XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemmRF
可持续的可能性通过Kuraray的高级攻击...
p最后一个回收器的关联（AP r）•APR是美国公认的回收权•它建立了设计指南和技术指南和技术协议，以指定包装从技术上讲可以回收的包装•如果•1）> 60％> 60％的com m unity可以在收集中使用，•2）可以适当地将其用于MRF，它可以适当地将MRF置于MRF中。 Societ y for Test ing and Mat erials (ASTM) • Established the resin identification codes (RIC) Sust ainable P ackaging Coalit ion (SP C) • Develops the How to Recycle (H2R) labels for packaging • Refers to the APR for technical guidance The Recycling P art nership • Mobilizes funds and facilitates grants for local com m unities to m odernize MRFs, im prove access to resources, and provide curbside recycling carts to households across the nation Circular Act ion Alliance (CAA) • The only recognized Producer Responsibility Organization (PRO) in various states in the U.S. • Mem bers: Am azon, Clorox, CocaCola, Colgate, Danone, General Mills, Keurig, KraftHeinz, Mars, Mondelez, Nestle, Pepsico, P&G, SC J ohnson, Target，联合利华，Walm Art•五个州（CA，OR，CO，ME，MN）将在20 26-20 27开始收取费用，并提出了九个矿石的账单
使用阴影信息在可见光波段图像中进行基于形状的建筑物检测
摘要 —本文介绍了一种从仅具有可见红、绿、蓝数据带的单个高分辨率光学图像中自动检测建筑物的新方法。特别是，我们首先调查阴影证据以关注建筑物区域。然后，提出了一种基于马尔可夫随机场 (MRF) 的新型区域增长分割技术。图像被过度分割为较小的均匀区域，可用于替换像素网格的刚性结构。然后对该区域集应用迭代分类合并。在每次迭代中，使用区域级 MRF 模型对区域进行分类，然后根据阴影的位置，合并具有相同类别的区域以产生形状适合矩形的新区域。使用递归最小边界矩形确定最终建筑物。实验结果证明，该方法适用于各种区域（高密度城市、郊区和农村），并且具有高度的稳健性和可靠性。
EREF战略优先级RFP
•2b。PFA从垃圾填埋场的暴露途径是什么？与其他暴露源相比如何？•2C。评估是否在废物管理系统（例如垃圾填埋场）中隔离PFA，如果是的，通常是在隔离的地方进行隔离。•2D。PFA中的PFA和加载到从固体废物到其他行业和基础设施（例如军事基地，机场，制造业，水/废水，城市雨水径流等）的环境的比较）•2e。通过垃圾流和终点（例如，包装，食物浪费，消费产品，水和废水处理污泥）或PFA的浓度（例如，垃圾流和终点）（例如，MSW到垃圾填埋场与WTE，C＆d，C＆d浪费，对MRF的可回收设施，有机设施）通过垃圾流和终点（例如，包装，食物浪费，消费产品，水和废水处理污泥）或PFA的浓度（例如，垃圾流和终点）（例如，MSW到垃圾填埋场与WTE，C＆d，C＆d浪费，对MRF的可回收设施，有机设施）
可见光波段图像中基于形状的建筑物检测...
摘要 —本文介绍了一种从仅具有可见红、绿和蓝数据带的单个高分辨率光学图像中自动检测建筑物的新方法。具体来说，我们首先调查阴影证据以关注建筑物区域。然后，提出了一种基于马尔可夫随机场 (MRF) 的新型区域增长分割技术。图像被过度分割成较小的均匀区域，可用于替换像素网格的刚性结构。然后对该区域集应用迭代分类合并。在每次迭代中，使用区域级 MRF 模型对区域进行分类，然后根据阴影的位置，合并具有相同类别的区域以产生形状适合矩形的新区域。使用递归最小边界矩形确定最终的建筑物。实验结果证明，所提出的方法适用于各种地区（高密度城市、郊区和农村），并且具有高度的稳健性和可靠性。
使用阴影信息在可见光波段图像中进行基于形状的建筑物检测
摘要 —本文介绍了一种从仅具有可见红、绿、蓝数据带的单个高分辨率光学图像中自动检测建筑物的新方法。具体来说，我们首先调查阴影证据以关注建筑物区域。然后，提出了一种基于马尔可夫随机场 (MRF) 的新型区域增长分割技术。图像被过度分割为较小的均匀区域，可用于替换像素网格的刚性结构。然后对该区域集应用迭代分类合并。在每次迭代中，使用区域级 MRF 模型对区域进行分类，然后根据阴影的位置，合并具有相同类别的区域以产生形状适合矩形的新区域。使用递归最小边界矩形确定最终建筑物。实验结果证明，该方法适用于各种区域（高密度城市、郊区和农村），并且具有高度的稳健性和可靠性。
Max-AI® AQC-C 欧洲
AQC-C 是一种由 Max-AI VIS（视觉识别系统）和至少一个协作机器人 (CoBot) 组成的解决方案。CoBot 可以与人一起工作，最大限度地减少结构要求和占地面积，同时改善维护访问。AQC-C 可以快速轻松地放入现有的材料回收设施 (MRF) 中，无需停机。
市政固体废物的混合废物处理
有许多类型的MWP系统可用。可以定制不同的MWP系统以确定某些材料的优先级。恢复的优先材料可能包括用于生产纸张的纤维，用于厌氧消化和/或堆肥的有机物，用于回收利用的金属和高质量的塑料以及各种低价值材料用于能源生产。大多数MWP设施都使用类似的工具来从废物流中获取MRF，例如屏幕，磁铁，鼓风机和真空吸尘器，光学分子和机器人采摘站。现代MWP设计经常使用人工智能拾取站来实现其速度和准确性。